2025.6.18
以下是几种专业且清晰的表达方式,适用于项目介绍或简历描述:
1. 简洁版(适合简历/项目概述)
项目名称:跃动Forever(心理助手)
个人职责:
- 开发蹲起运动监测模块,实时统计动作次数并评估动作标准性
- 基于YOLOv8训练面部表情识别模型,使用20,000张图片训练,验证集准确率达75%
- 优化数据标注流程,提升模型性能(因原始标注不精确,准确率尚有提升空间)
2. 详细技术版(适合技术报告/面试介绍)
项目名称:跃动Forever —— 基于运动监测与表情识别的心理助手
我的贡献:
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蹲起运动监测模块
- 实现实时蹲起动作计数,结合姿态估计算法判断动作规范性(如膝盖弯曲角度、身体平衡等)
- 采用传感器/计算机视觉技术(根据实际技术选型补充)
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面部表情识别模型(YOLOv8)
- 数据准备:收集并标注20,000张面部表情图片,涵盖多种情绪状态
- 模型训练:基于YOLOv8框架优化训练,最终验证集准确率75%
- 挑战与改进:因训练集标注存在误差,通过数据清洗和增强提升鲁棒性
3. 成果导向版(突出贡献)
在团队项目跃动Forever(心理助手)中,我主导开发了两大核心功能:
✅ 智能蹲起监测:精准统计运动次数,实时反馈动作标准度,帮助用户规范训练
✅ 表情情绪识别:基于YOLOv8训练高鲁棒性模型,准确率75%(受限于标注质量,优化后可达更高)
4. 口语化表达(适合答辩/演讲)
"在‘跃动Forever’项目中,我负责让AI‘看懂’用户的运动和表情。比如,用户做蹲起时,系统能自动计数并提醒‘膝盖别内扣’;同时,我们还训练了一个表情识别AI,即使数据不够完美,它也能以75%的准确率读懂用户的情绪。"
关键点提炼建议
- 蹲起监测:说明技术方法(如OpenCV姿态估计、传感器融合等)
- 表情识别:标注数据量(20,000张)、准确率(75%)、改进空间(标注优化)
- 团队协作:可补充与其他模块(如心理状态分析)的联动
根据使用场景(简历/技术文档/演讲),可选择最适合的表达方式!